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針對大數據流式計算平臺中輸入數據流速急劇上升所導致的計算延遲升高問題，提出了基于流網絡模型的動態調度策略，并將其應用于Flink數據流計算平臺。首先，通過定義有向無環圖（DAG）中每條邊的容量和流量將其轉化為流網絡模型，并通過容量檢測算法確定每條邊的容量值；然后，通過最大流算法計算對應的增進網絡和優化路徑，從而在輸入速率上升階段提升集群的吞吐量，并通過評估時空代價論證了算法的可行性；最后，討論了重要參數對算法執行效果的影響，并通過實驗得出了在不同類型的作業中推薦的參數取值。經實驗驗證得出：所提算法與Flink平臺現有的任務調度策略相比，在輸入速率上升階段對不同作業類型中集群吞吐量的優化比均高于16.12%。實驗結果表明動態調度策略在滿足任務延遲約束的前提下有效提高了集群的吞吐量。
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